计算机与现代化

徐肖遥, 张鹏飞, 蒋剑

2020, 0(07): 1-5. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.001

摘要 ( 284 )

PDF (1260KB) ( 243 )

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针对统计学模型难以很好地对非线性、非平稳的大坝变形做出预测的情况，引入人工智能算法，融合经验模态分解法（EMD）、遗传算法（GA）优化的极限学习机（ELM）和ARIMA误差修正模型，构建大坝变形预测模型。首先利用EMD进行监测数据的分解和重构，使其平稳化并得到有物理意义的本征模函数和残差序列；再用GAELM对分解结果进行分析预测；最后用ARIMA模型对预测结果的残差进行误差修正。以一混凝土堆石坝为例，利用优化算法构建的大坝变形预测模型对其进行分析预测，分析结果表明，相较于传统单一算法，EMD-GAELM-ARIMA模型算法预测精度更高，在大坝变形预测中具有可行性。

基于用户行为和新闻时效性的农业信息协同过滤推荐算法

徐建鹏, 徐祥, 王晖, 伍琼, 王杰

2020, 0(07): 6-10. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.002

摘要 ( 225 )

PDF (680KB) ( 220 )

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农业信息具有较强的时效性和周期性特征，传统基于行为的推荐算法能挖掘农户兴趣但不能反映农户不同时段的信息需求。同时，农户一般采用匿名网页直接浏览的方式查看农业新闻，显式反馈数据十分稀少，传统协同过滤推荐算法需要面临冷启动等问题。本文提出一种基于用户行为和新闻时效性的协同过滤推荐算法，综合采集用户的隐式、显式反馈数据等多维因素，同时考虑农业信息的分类特征及周期性特征，针对农户对不同农业信息分类信息的周期性关注度变化以及热度系数提高农业新闻推荐的针对性和时效性。通过对真实访问数据进行验证，结果表明提出的算法能有效提升农业信息推荐准确率。

马科维茨均值-方差理论在能源期货投资组合优化中的运用

王一凡

2020, 0(07): 11-15. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.003

摘要 ( 297 )

PDF (1400KB) ( 144 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

本文以个人投资者的视角，探索能源期货投资策略。以马科维茨均值-方差理论为依据，以4种能源期货为标的资产，运用MATLAB软件进行计算，构造了区间为第n日至n+252日的动态最佳投资比率策略，以第n+1日至n+253日作为检验区间，并对构造区间、检验区间滚动k次，验证了该投资比率策略的有效性及动态策略的平稳性。投资策略的有效性表明，它是投资者进行能源期货投资的一种可行思路。同时，也验证了马科维茨均值-方差理论可运用于数量较少的能源期货投资组合中。

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

鄢丽娟, 张彦虎

2020, 0(07): 16-20. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.004

摘要 ( 159 )

PDF (1851KB) ( 151 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

无线传感器网络中存在的节点能量受限问题，对网络性能和网络寿命产生严重影响。从能量优化的角度，针对LEACH协议分簇算法成簇机制导致的能耗不均衡问题，提出一种以平均剩余能量为主要参数，由基站在对全网节点情况了解的基础上分析得出最佳簇头位置及簇头数量的改进新算法，算法在选举新一轮簇头时，重点考虑该节点的剩余能〖JP2〗量是否大于全域平均剩余能量，且与所有已选簇头的间距均大于设定值。采用MATLAB软件进行仿真实验，改进的算法能有效避免某个簇头节点由于能量消耗过多而过早死亡，可进一步整体均衡网络的能耗，增加网络吞吐量，延长网络寿命。

基于SDN的数据中心动态优先级多路径调度算法

肖军弼, 程鹏, 谭立状, 孟祥泽

2020, 0(07): 21-26. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.005

摘要 ( 234 )

PDF (965KB) ( 156 )

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随着云计算技术和分布式业务的发展，数据中心内部“东西向”大象流量激增，这部分大象流在调度不当的情况下容易发生碰撞，造成链路拥塞。本文提出一种基于软件定义网络（SDN）的动态优先级多路径调度算法（DPMS）。该算法根据数据中心流量的特点制定大象流和老鼠流调度模型，充分利用各网络节点间的冗余链路，提高资源利用率；并结合组表优化SDN架构中控制器和交换机的通信模式，降低了数据包处理时延。实验结果表明，相比ECMP和Hedera这2种调度策略，DPMS提高了网络吞吐量和链路利用率，减少了平均流完成时间，网络的整体性能有所提高。

基于小波变换和CPN网络的手写签名鉴别

贾建忠

2020, 0(07): 27-31. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.006

摘要 ( 196 )

PDF (773KB) ( 312 )

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手写签名鉴别技术作为生物特征安全认证领域的重要技术之一,具有广泛的应用前景。为了提高手写签名鉴别的正确性，提出一种基于三层小波变换和CPN神经网络结合的方法。首先对手写签名样本图像采取滤波去噪、二值化、细化、归一化等预处理措施，然后使用离散DB3小波分解提取高通系数矩阵处理后作为样本特征进行提取，而后采用CPN神经网络分类器对4680个训练样本进行每样本7500次训练，最后使用训练完毕的分类器对待鉴别样本进行分类鉴别。在由36个鉴别实验组组成的实验数据集上，样本识别正确率达到了93.48%。通过多种方法的对比实验，结果表明该方法签名特征提取全面、分类识别效果明显优于线性分类器。

攻击图与HMM工业控制网络安全风险评估

崔雯迪, 段鹏飞, 朱红强, 刘娜

2020, 0(07): 32-37. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.007

摘要 ( 178 )

PDF (1015KB) ( 185 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为了准确评估工业控制系统的网络安全风险，实现工业控制系统的有效防御，提出攻击图与HMM的工业控制系统风险评估方法，根据攻击行为的变化描述网络安全状态。首先建立工业控制网络攻击图模型，将网络攻击转化为网络状态转换问题，引入网络节点关联性（NNC），对工业控制网络节点关联性进行研究，进一步分析网络的安全风险。然后HMM建立网络观测与攻击状态之间的关系，引入CVSS评价系统对工业控制系统的安全状态进行评价。最后，以火电厂集中控制系统为实验背景，进行案例分析。分析结果表明，该方法能够较全面分析工业控制系统的安全隐患，为安全管理人员采取有效的防范措施提供依据。

基于节点蓄意攻击的因特网鲁棒性研究

杨泉, 丁琳

2020, 0(07): 38-42. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.008

摘要 ( 226 )

PDF (825KB) ( 114 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

现实网络遭受蓄意攻击的鲁棒性一直是网络科学研究中的重要问题。本文通过考虑实际的因特网，采用节点度的幂函数来定义节点的初始负载，构建局域负载重分配下的级联模型，比较2种不同攻击策略对网络鲁棒性的影响，并研究蓄意攻击条件下重要网络参数对网络鲁棒性的影响。通过数值仿真实验，得出以下结论：1)当初始负载参数大于某一个阈值时，攻击高负载节点的确比攻击低负载节点对网络的危害更大，但当初始负载参数小于该阈值时，攻击低负载节点反而能更有效地破坏网络；2)节点的初始负载参数越小，容量参数越大，网络的鲁棒性越强。本文研究结果可为因特网中级联故障的控制和防御提供参考。

基于区块链的分布式资源共享模型设计

李晓雨, 段鹏飞

2020, 0(07): 43-49. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.009

摘要 ( 249 )

PDF (1215KB) ( 286 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

计算机的资源共享为解决网络中计算机资源分布与计算能力需求不平衡、计算机资源浪费等问题提供了一种有效的解决方式。但是，传统计算机资源共享体系一般采用任务分配的方式，用户很难直接接触共享资源，此外，任务的分配调度都由中心节点统一管理，一旦中心节点受到破坏，那么资源共享体系的正常工作将难以为继。针对上述问题，本文提出一种分布式的资源共享模型，通过引入区块链私链来搭建资源共享模型的底层架构，以P2P的方式直接面对用户提供共享资源。本文对资源共享模型的关键实现机制进行分析，并且构建一个分布式的计算网络真正实现计算机资源共享。经过对资源共享模型在工作过程中CPU和内存使用情况的验证分析，验证了该模型能够有效提升计算机资源的使用效率，提升整体的计算能力。

基于HoloLens的变电站巡检系统

吴迪, 潘建乔, 余方召, 潘白浪, 龚雁峰

2020, 0(07): 50-54. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.010

摘要 ( 217 )

PDF (4194KB) ( 158 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为了实现变电站的智能巡检，本文提出基于HoloLens的变电站巡检系统设计方法，分析变电站巡检系统总体设计构架，构建系统的功能模块。采用可穿戴AR/MR设备进行变电站巡检过程中的人机交互和远程信息采集，得到变电站巡检系统的工程文件配置。采用视觉传感和生物电信号测量传感技术进行变电站巡检图像信息采样分析，实现视觉信息采集模块设计。采用近场无线通信进行变电站巡检组网设计，并应用多媒体虚拟现实增强技术进行变电站巡检输出的3D展示，设计虚拟场景生成器、头盔显示器、虚拟场景与真实场景对准仪等，实现对变电站巡检过程中用户观察视线跟踪观测；在可穿戴的HoloLens智能产品基础上实现变电站巡检系统的优化设计。测试结果表明，设计的变电站巡检系统能够准确获取信息，变电站巡检保障安全系数较高，具有良好的人机交互性和很好的实际应用价值。

基于在线社交网络的JPS跳跃并行顶点采样方法

赵倩文

2020, 0(07): 55-60. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.011

摘要 ( 178 )

PDF (1180KB) ( 149 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对现有在线社交网络（OSNs）采样方法无法有效地应用于低连通性的社交网络，且采集的样本顶点平均度严重偏离原始社交网络、顶点过度采样等问题，本文基于蒙特卡罗随机游走（MHRW）采样方法，引入双重跳跃策略、并行机制和顶点缓存区，提出一种跳跃无偏并行顶点（JPS）采样方法。将在线社交网络数据集建模为包含顶点和边的社交图进行模拟采样，利用Python/Matplotlib绘图库绘制采集的样本顶点属性图。实验结果表明,该采样方法更有效地应用于不同连通强度的社交图，提高了采样过程中的顶点更新率，降低了样本顶点的平均度偏差且能够更快速地收敛。

基于自注意力和胶囊网络的短文本情感分析

徐龙

2020, 0(07): 61-64. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.012

摘要 ( 267 )

PDF (760KB) ( 238 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

短文本的情感分析是一项具有挑战性的任务。针对传统的基于卷积神经网络和循环神经网络无法全面获取文本中蕴含的语义信息的缺点，本文提出一种使用多头自注意力层作为特征提取器，再以胶囊网络作为分类层的模型。该模型可以提取丰富的文本信息。在中文文本上进行实验结果表明，与传统深度学习方法相比，本文提出的模型提高了情感分析的精度，在小样本数据集和跨领域迁移中，相比传统方法精度都有较大的提高。

智能仓储中的多机器人调度方法

王振庭, 陈永府, 刘田

2020, 0(07): 65-70. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.013

摘要 ( 355 )

PDF (1051KB) ( 334 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

近年来，传统仓储系统已满足不了日益增长的订单需求并已渐渐向智能仓储转变。针对智能仓储中移动机器人的调度问题，以移动机器人执行任务时的转向次数、路程代价、最大任务等待时间为优化目标，提出一种兼顾任务分配和路径规划的调度算法。算法采用遗传算法进行任务分配，同时以多个移动机器人为目标进行任务分配，保证每个机器人分配到的任务没有重复。然后采用Q-learning算法对机器人分配到的任务进行路径规划，根据转向次数和路程代价约束路径，对于路径转向和每一步可行的动作均设有惩罚值，最终形成一条转向次数少、行程较短的路径。通过将该算法与其他算法进行对比，证实了该算法的有效性。

基于Do-Bi-LSTM模型的电子政务文本相似度评估模型

李凡, 白尚旺, 党伟超, 潘理虎

2020, 0(07): 71-75. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.014

摘要 ( 169 )

PDF (777KB) ( 177 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

针对当前政务系统中人工审批文本效率低下的问题，本文将文本相似度引入电子政务中。当前基于文本相似度的网络模型中，存在着生成的词向量矩阵巨大，需要大量的时间去训练，而且仅利用上下文的环境来生成词向量，忽略了文档的语序和语义的关系。为了提高效率并降低训练成本，本文提出基于Do-Bi-LSTM文本相似度计算方法，该模型首先通过Doc2vec语言模型把训练数据集中的文本转换成向量，该方法在词向量的基础上增加了文本向量，从而获取了句子之间以及段落之间的相互关系。然后把得到的向量作为Bi-LSTM网络模型的输入进行模型训练，最后与LSTM网络模型、传统的深度网络模型相比，实验表明本文方法的准确率有很大的提高，具有可行性。

基于LSTM网络的语音服务质检推荐技术

武鹏, 郭晓芸, 陈鹏, 王宗伟, 曹璐, 金鹏

2020, 0(07): 76-79.

摘要 ( 119 )

PDF (735KB) ( 131 )

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为解决目前95598客服中心语音服务质检效率低、信息处理能力弱的问题，提出一种基于LSTM网络的语音服务质检推荐技术。将传统抽样质检方法所用指标与深度学习相关指标结合，使用LSTM网络充分挖掘各项指标在空间与时间上的深层联系。用有代表性的推荐质检代替随机抽样质检，并结合语音服务中问题语音占比低的特性对算法模型进行改进。实验结果表明，所提出的改进LSTM网络质检推荐模型能够有效提高质检效率和质检针对性。

一种基于情感特征的短文本分类方法

周灵, 张英俊, 潘理虎

2020, 0(07): 80-84. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.016

摘要 ( 185 )

PDF (962KB) ( 198 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

随着海量短文本的出现，使用短文本分类技术挖掘其中蕴含的大量有效信息成为研究的热点。针对目前分类过程中的特征选择方法只考虑词频的问题，和短文本的固有的篇幅短、关键词稀疏的特点，提出一种融合情感特征的短文本分类方法，结合TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)与情感词典修正特征词权重，经实验表明改进的特征提取方法能够有效提高具有区分能力的特征词的权重，避免传统方法不考虑情感只考虑词频所造成准确率不高的问题。使用谭松波老师整理的酒店评论中文语料库进行短文本分类实验，与传统方法进行对比，验证了本文方法的有效性。

心血管疾病并发症与虚弱症关联模式研究

冯云霞, 韩正亮, 薛蓉蓉, 宋波

2020, 0(07): 85-89. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.017

摘要 ( 145 )

PDF (790KB) ( 101 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

在心血管疾病的研究中发现，其并发症与虚弱症具有一定的相关性。研究心血管疾病并发症与虚弱症之间的关联模式，有利于临床决策的制定和并发症的预防。但并发症与虚弱症之间的相关关系复杂，导致传统Apriori算法效率低且不准确。本文提出一种改进的关联规则挖掘算法——HI-Apriori。HI-Apriori算法将Hash表和提升率引入Apriori中，利用提升率对候选项集中的不可靠项集进行剪枝，然后建立Hash表存储可靠项集。通过实验数据得出，HI-Apriori算法能够提升至少约60%的运行效率，且从关联规则中得出，中等程度以上的虚弱症会提高心血管患者患有糖尿病的概率。

基于改进YOLOv3网络的学生特定行为识别

王春辉, 王全民

2020, 0(07): 90-96. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.018

摘要 ( 175 )

PDF (3759KB) ( 158 )

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为了提高卷积神经网络在学生行为识别应用的检测精度,本文使用K-means聚类对特有数据集进行聚类得到更适应的anchor box，并且提出一种基于改进损失函数的YOLOv3网络模型。该网络模型将原有的平方和损失函数权重进行动态转化,注重计算连续变量的损失。新的损失函数能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速。实验结果表明，基于改进损失函数的深度卷积神经网络应用对“抬头”“低头”“说话”3种姿态的识别均有提高。

复杂背景下基于深度学习的视频动作识别

潘陈听, 谭晓阳,

2020, 0(07): 97-103. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.019

摘要 ( 200 )

PDF (2033KB) ( 165 )

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快速有效地识别视频中的人体动作，具有广泛的应用前景及潜在的经济价值。但目前的视频动作识别方法易受到运动人体晃动、背景变化、摄相机抖动、运动人体阴影等背景因素影响。为解决上述问题，本文提出一种非局域时间段网络方法。该方法在双流网络的基础上，通过加入非局域计算使网络能关注到更大时空范围的信息，并进一步融入光流信息使网络更精确地将注意力放在动作区域，从而增强对视频复杂静态背景的鲁棒性。此外，为了融合双流分段网络的多路判别结果，本文使用可学习的加权平均取代简单平均来融合多模态信息。经过在TDAP数据集上的实验验证，本文的模型可在复杂背景下较为精确地识别出人体动作，与原有模型相比在几乎不增加时间复杂度的前提下提升了识别性能。

基于改进MRF的遥感影像建筑物精提取

朱恰, 王建, 刘星雨, 周再文, 马紫雯, 高贤君

2020, 0(07): 104-110. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.020

摘要 ( 149 )

PDF (3232KB) ( 148 )

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随着遥感图像的快速发展与广泛应用，基于遥感影像的建筑物提取能够及时、准确地提取建筑物信息，在地图快速更新、城市管理等应用中具有重要的研究意义。目前经神经网络进行特征分析提取的建筑物灰度图存在图像模糊、错分建筑物等情况，并且需要经过二值化处理才能为后续工作所利用。为了提高分类精度，本文在神经网络初提取的基础上，首先采取大津法分割，形态学处理灰度图。并改进马尔可夫随机场方法，提出根据图像局部邻域特征动态估计先验参数β的新方法，且将原始图像特征引入马尔可夫随机场，对大津法分割的结果进行进一步的分割，并对建筑物边缘的锯齿边界进行修正，以提高分类精度。实验表明，所用方法能够有效减少神经网络提取出的灰度图中的错分建筑物。

基于全卷积网络的砂石图像粒径检测

朱大庆, 曹国

2020, 0(07): 111-116. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.021

摘要 ( 237 )

PDF (6383KB) ( 196 )

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为了准确分割开紧密粘连的砂石目标，并获得砂石目标粒径大小，提出一种基于两阶段深度学习的砂石图像粒径检测方法。该方法利用图像处理技术对砂石图像进行预处理，然后通过第一阶段的网络分割模型对砂石目标进行目标分割。对分割目标进行形态学处理后，很多砂石目标紧密粘连在一起，再通过第二阶段的网络分离模型将粘连的砂石目标分离开来，得到分割且分离的结果图。最后计算砂石目标最长径，求均值后得到砂石图像的平均粒径大小。通过实验验证该算法可以快速、准确地将紧密粘连的砂石目标分割开来，提高了砂石目标粒径大小计算精度。

基于广义全变分正则项的图像填补技术

陈颖频, 柯素玲, 黄慧滢, 吴日盛, 王灵芝

2020, 0(07): 117-120. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.022

摘要 ( 187 )

PDF (3016KB) ( 115 )

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图像填补是当前数字图像处理和计算机图像学中的一个热点问题。为更好地填补图像，基于广义全变分提出一种新的图像填补模型。在数值计算上，采用一阶原始对偶算法对所提新模型进行求解，然后采用结构相似性、峰值信噪比进行评价。实验结果表明，提出算法能获得较好的图像恢复效果。

基于机械臂的涡轮壳零件表面质量视觉检测

张辉, 余厚云, 李克斌

2020, 0(07): 121-126. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.023

摘要 ( 189 )

PDF (3356KB) ( 163 )

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针对涡轮壳零件表面质量检测中存在的检测精度和效率低、实现难度大等难题，提出一种基于机械臂和机器视觉的表面质量检测方法。首先采用机械臂带动视觉系统运动到检测工位采集零件表面图像，然后对图像进行滤波、区域提取、特征提取和分割等处理，检测出涡轮壳表面的磕碰、凹坑等缺陷。通过现场试验结果表明，本系统单工位平均检测时间小于2 s，漏检率仅为0.4%，检测精度和效率均满足工程应用要求。

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